Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Aplikasi Penentuan Kesegaran Ikan Bandeng Menggunakan Metode Convolution Neural Network
Suprianto 1 , Dwi Shintya Lestari 2 , Okky Herodion Simung 3 1,2,3, Prodi Manajemen Informatika, STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati, Tarakan e-mail: 1 supri@ppkia.ac.id, 2 dwishinlesta@gmail.com, 3 okky@ppkia.ac.id
Abstrak
Ikan bandeng merupakan ikan konsumsi yang salah satunya paling banyak dijual di Kota Tarakan. Ikan termasuk ke dalam makanan yang cepat menurun kualitas kesegarannya. Salah satu  cara  untuk  melihat  tingkat  kesegaran  ikan adalah dengan melihat  pada  bagian  matanya. Bagi orang yang telah terbiasa untuk mengenali kesegaran ikan tentunya tidak akan ada kendala, tetapi untuk orang awam akan menjadi kendala tersendiri. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan memanfaatkan teknik pengolahan citra digital, maka dari itu diperlukan sebuah aplikasi untuk menentukan tingkat kesegaran ikan bandeng melalui citra mata ikan dengan menggunakan metode  CNN  (Convolutional  Neural Network). Cara  kerja  metode  yaitu mengambil  nilai RGB citra foto pada mata ikan bandeng, kemudian melakukan konvolusi dengan menggerakkan sebuah karnel  filter  berukuran  3  x  3  pada  gambar,  sehingga  komputer  akan  menemukan  sebuah informasi respresentatif baru yaitu dari hasil perkalian antara bagian gambar dengan filter yang digunakan,  hingga  akhirnya  didapatkan  2  nilai  untuk  klasifikasi.  Hasil  analisa  dengan menggunakan 24 data uji, dimana hasil akurasi deteksi kesegaran ikan bandeng dengan menu deteksi kamera flashlight dan jarak ± 5 cm yaitu 87,5 %, deteksi dengan kamera tanpa flashlight dan jarak ± 5 cm yaitu 66,67 %, deteksi dengan kamera flashlight dan jarak ± 10 cm yaitu 29,17 %, deteksi dengan kamera tanpa flashlight dan jarak ± 10 cm yaitu 66,67 %, dan deteksi dari galeri 91,67 %. Setiap uji menggunakan 24 data uji.
Kata kunci— citra digital, ikan bandeng, convolutional neural network, android

## 1. PENDAHULUAN
rkembangan  zaman  teknologi  yang  cepat  dan  pengetahuan  yang  pesat  sekarang  ini, masyarakat  dihadapkan  kepada  suatu  bentuk  permasalahan  yang  mengharuskan  untuk berkreativitas.  Kecerdasan  buatan  merupakan  sebuah  cabang  ilmu  komputer  dan  disiplin terpadu dengan tujuan menggunakan  komputer  untuk  memperluas dan mensimulasikan fungsi dari  otak    manusia  [1].  Deep  learning  merupakan  sebuah  teknologi  yang  paling  pesat perkembangannya  dalam  dunia  teknologi.  Deep  Learning  merupakan  bidang  ilmu  baru  pada teknologi di dalam bidang Machine Learning yang berkembang disebabkan oleh perkembangan teknologi GPU acceleration [2]. Deep Learning merupakan sebuah kelas algoritma pembelajaran mesin yang banyak menggunakan algoritma lapisan yang didalamnya terdapat unit pemprosesan nonlinier.  Deep  Learning  termasuk  salah  satu  metode  yang  bisa  membuat  komputer  untuk mempelajari  tugas-tugas  yang  bisa  dikondisikan  dengan  ciri  sifat  manusia.  Pemanfaatan  dari Deep Learning ini sendiri adalah dalam bidang pengolahan citra digital atau image processing. Dengan  pengolahan  citra  menggunakan  Deep  Learning  ini  dapat  memudahkan  manusia  dalam menentukan atau mengklasifikasikan sebuah objek dengan akurat.
Ikan  bandeng  atau yang biasa disebut chanos  merupakan komoditas ikan yang harganya terjangkau  dan  memiliki  nilai  penting  dalam  perikanan  budidaya,  dan  hal  ini  sudah  ditetapkan oleh Menteri Kelautan dan Perikanan. Selain itu, ikan bandeng juga sebagai komoditas program
P
78
industrialisasi dan juga sebagai komoditas untuk ketahanan pangan [3]. Ikan bandeng merupakan ikan konsumsi yang tingkat produksinya cukup tinggi di Kota Tarakan. Ikan bandeng memiliki kandungan  gizi  yang  tinggi  dan  harga  terjangkau.  Salah  satu  kekurangan  dari  ikan  adalah komoditas pangan yang sangat mudah mengalami penurunan kualitas jika tidak disimpan dengan tempat dan suhu yang sesuai. Pada umumnya, ikan dijual dalam kondisi sudah mati, tetapi ada juga beberapa dalam keadaan masih hidup tergantung dari ikan yang dijual. Ikan yang dicari oleh konsumen adalah ikan yang masih segar atau baru mati, sehingga banyak dicari oleh konsumen [4].  Penurunan  kualitas  ikan  dapat  dilihat  dari  perubahan  mata  ikan.  Perubahan  yang  terjadi tersebut dikarenakan oleh adanya aktifitas dari enzim, kimiawi, dan bakteri yang terdapat pada ikan, sehingga membuat ikan tersebut tidak layak dijual apalagi dikonsumsi oleh manusia. Ikan dapat disebut memiliki kesegaran  yang baik jika  ciri-cirinya masih sama dengan  ikan  hidup, baik  rupa,        bau,  cita  rasa,  maupun  teksturnya  [5].  Bagi  orang  yang  sudah  paham  mengenali kesegaran ikan bandeng tidak menjadi masalah, tetapi bagi orang awam tentu menjadi masalah.
Citra  adalah  bentuk  informasi  yang  diperlukan  manusia  selain  berupa  teks,  suara  dan video  [6].  Penurunan  kualitas  yang  dialami  oleh  ikan  dapat  dilihat  dari  bentuk  citra  ikan,  pola badan ikan, dan juga perubahan ciri lainnya. Permasalahan mengenali kesegaran ikan bandeng ini dapat  diselesaikan  dengan  memanfaatkan  pengolahan  citra  digital,  dengan  begitu  pengenalan pada  perubahan  warna  yang  terjadi  pada  citra  ikan  jauh  lebih  akurat.  Klasifikasi  merupakan Teknik  yang  paling  umum  diterapkan  pada  data  mining  [7].  Penelitian  ini  akan  membangun sebuah sistem berbentuk aplikasi dalam menentukan tingkat kesegaran ikan bandeng yang dilihat dari lama ikan bandeng tersebut berada di suhu ruang atau suhu luar dengan proses identifikasi menggunakan  pengenalan  mata  ikan  bandeng  berdasarkan  ciri-ciri  ekstraksi  yang  terlihat  pada citra mata ikan sample ikan menggunakan metode CNN (Convolutional Neural Network) sebagai penentuan  perumusan.  Metode  Deep  Learning  yang  saat  ini  memiliki  hasil  paling  baik  dalam pengenalan citra salah satunya adalah Convolutional Neural Network (CNN) [8]. Dalam beberapa penelitian, CNN yang termasuk kategori dari neural network ini   terbukti sangat akurat dalam hal penentuan klasifikasi  citra [9].

## 2. METODE PENELITIAN
CNN adalah satu dari jenis neural network yang biasanya digunakan pada data gambar atau image.  Arsitektur  CNN  mampu  mengenali  informasi  prediktif  suatu  objek  gambar.  arsitektur CNN  memiliki  lima  komponen  layer  utama  yaitu,  lapisan  masukan,  lapisan  konvolusi,  lapisan aktivasi, lapisan polling dan fully connected layer. CNN dapat digunakan untuk mendeteksi dan mengenali objek pada sebuah citra [10]. CNN memiliki cara kerja yang sama pada MLP, namun di  dalam  CNN  pada  setiap  neuron  akan  dipresentasikan  ke  dalam  bentuk  dua  dimensi,  tidak seperti halnya MLP yang setiap neuron hanya akan berukuran satu dimensi [11].

## 2.1 Lapisan Masukan
Nilai  piksel  ditampung  pada  input  layer  dari  citra  yang  menjadi  masukan,  berbeda  dengan halnya manusia,  komputer  mengenali  gambar dalam bentuk array dari   nilai  piksel-pikselnya [12]. Misalkan pada citra yaitu dengan ukuran 64 x  64 yaitu dengan 3 channel warna yaitu red, green, blue, maka yang menjadi masukan adalah piksel array dengan berukuran 64 x 64 x 3.

## 2.2 Lapisan Konvolusi
Lapisan konvolusi atau convolutional layer ini adalah sebuah dari inti CNN. Dari lapisan ini dihasilkan citra baru yang dapat menunjukkan fitur dari input citra. Pada proses tersebut, lapisan konvolusi tadi menggunakan filter pada semua citra yang menjadi masukan ke lapisan konvolusi. Filter kemudian digeser pada seluruh bagian yang terdapat pada gambar. Proses konvolusi dengan menggunakan  filter  yang  ada  pada  layer  ini  kemudian  akan  menghasilkan  feature  map  yang digunakan pada lapisan aktivasi atau disebut juga activation layer. Adapun rumus operasi lapisan konvolusi adalah persamaan 1 sebagai berikut.
79
FM[i] j,k = ( ∑ ∑ N [ j-m,   k-n ] F [ m,n ] n m ) +bF (1) Keterangan :
FM[i]  = Matriks feature Map ke-i
N = Matriks citra masukan / input
F = Matriks filter konvolusi
bF = Nilai bias pada filter
j,k = Posisi piksel pada matriks citra masukan
m,n = Posisi piksel pada matriks filter konvolusi
Dalam lapisan konvolusi ada tiga hyperparameter yang digunakan sebagai pengaturan ukuran volume keluaran neuron yaitu langkah (stride), dan padding. a. Stride
Stride merupakan parameter untuk menentukan berapa jumlah dari pergeseran filter. Ketika nilai stride bernilai 1, maka konvolusi filter akan digeser secara horizontal lalu vertikal  sebanyak 1 piksel.
Semakin  kecil  stride,  maka  informasi  yang  kita  dapatkan  dari  sebuah  input  akan  menjadi semakin  detail,  namun  hal  ini    membutuhkan  komputasi  yang  lebih  detail  jika  dibandingkan dengan stride yang besar.
b. Padding
Padding merupakan sebuah parameter yang dapat menentukan jumlah piksel yang berisikan nilai  0  yang  dapat  ditambahkan  pada  setiap  sisi  dari  input.  Biasanya  padding  digunakan  untuk memanipulasi bagian dimensi output dari konvolusi layer atau disebut juga feature map. Secara sederhana  padding  ini  yaitu  menambahkan  angka  0  di  sekitar  border  matriks  citra  agar  hasil dimensinya tidak berkurang.

## 2.3 Lapisan Aktivasi
Lapisan yang memasukkan feature mapfeature map ke dalam fungsi aktivasi disebut dengan lapisan  aktivasi.  Fungsi  aktivasi  digunakan  untuk  mengubah  nilai-nilai  pada  feature  map  pada jangkauan tertentu sesuai dengan fungsi aktivasi yang digunakan . Tujuannya untuk meneruskan nilai  yang  menampilkan  fitur  dominan  dari  citra  yang  masuk  ke  layer  berikutnya.  Terdapat beberapa  fungsi  aktivasi  yang  sering  digunakan    pada  convolutional  network,  di  antaranya Softmax dan ReLU (Rectified Linear Unit).
a. ReLU
ReLU  merupakan  nilai  output  hasil  dari  neuron  yang  dapat  dinyatakan  0  jika  inputannya adalah negatif. Nilai output adalah nilai inputan itu sendiri jika nilai nilai input bernilai positif. Berikut merupakan rumus dari fungsi aktivasi ReLU pada persamaan 2.
f ( x ) = { 0, x≤0 x, x≥0
(2)
Keterangan : f(x) = Keluaran untuk ouput x     = Masukan node b. Sofmax
Pada fungsi softmax yaitu menghitung setiap probabilitas dari kelas-kelas target atas semua kelas yang memungkinkan dan fungsi ini akan membantu dalam menentukan kelas target pada masukkan yang diberikan. Aktivasi ini biasanya diterapkan pada lapisan terakhir CNN . Fungsi softmax ini menentukan kelas target dengan  pilihan probabilitias 0 sampai 1. Setiap hasil  yang dijumlahkan maka otomatis bernilai 1. Berikut adalah rumus dari fungsi aktivasi  softmax pada persamaan 3
Y i = e y_ini ∑ e M m i=1 (3)
Keterangan : Yi = Keluaran untuk ouput layer ke-i
80
y_ini = Masukan node layer ke-i M = Semua masukan untuk output layer sejumlah m buah

## 2.4 Lapisan Pooling
Lapisan pooling biasa disebut subsampling atau downsampling yang fungsinya mengurangi dimensi dari feature map dengan kelebihan tanpa menghilangkan informasi penting didalamnya. Terdapat  beberapa  macam  pooling  yaitu  seperti  max  pooling,  mean  pooling  dan  sum  pooling. Dalam  proses  yang  berjalan  ini  menghasilkan  ouput    berupa  matriks  feature  map  yang  di dalamnya terdapat nilai-nilai maksimum yang terpilih.

## 2.5 Flatten
Flatten  adalah  proses  membentuk  ulang  fitur  menjadi  sebuah  vektor  agar  bisa  digunakan sebagai masukkan lapisan fully connected . Flatten ini dilakukan sebelum masuk ke lapisan dense dengan merubah feature map menjadi satu dimensi.

## 2.6 Lapisan Dense (Lapisan Fully Connected)
Lapisan dense merupakan bagian dari lapisan Fully Connected. Dari proses-proses yang telah dilakukan  sebelumnya,  kemudian  selanjutnya  hasil  dari  pooling  layer  digunakan  menjadi masukan untuk fully connected layer. Pada umumnya layer ini memiliki layer masukan, hidden layer  dan  layer  keluaran  yang  masing-masing  memiliki  neuron-neuron  yang  saling  terhubung dengan neuron-neuron di layer tetangganya. Lapisan ini berfungsi untuk melakukan klasifikasi sesuai  class  pada  output.  Adapun  rumus  perhitungannya  dapat  menggunakan  persamaan  4 berikut.
z_in i = ∑ X j × V j,i +V 0,i n j=1 (4)
Keterangan :
Z_inj    = Masukkan untuk node lapisan dense ke-i dengan jumlah node n.
Xj
= Node X ke-j
Vj,1 = Boboot V untuk Xj dan node Zi V0 = Bias V untuk z_in

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  2  kelas  yaitu  ikan  segar  dan  ikan  tidak  segar.  Seluruh  kelas kemudian akan dilatih pada Google Colaboratory menggunakan modifikasi pada arsitektur CNN yang  dilakukan  pada  penelitian  ini.  Perubahan  yang  dilakukan  yaitu  adalah  mengubah  bagian komposisi yaitu ukuran layer dan filter yang lebih sedikit dibandingkan dengan arsitektur CNN yang sudah ada. Dari proses training didapatkan model yang digunakan untuk mendeteksi.
Aplikasi yang akan dibuat yaitu berbasis android menggunakan bahasa pemrograman Kotlin dengan menggunakan model yang dihasilkan dari proses training. Deteksi akan dilakukan dengan algoritma feedforward dan kemudian akan ditentukan ikan segar atau tidak segar.

## 3.1 Dataset
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  citra  foto  mata  ikan  bandeng  yang dikelompokkan  menjadi  ikan  segar  dan  tidak  segar.  Data  foto  terdiri  dari  60  foto  untuk  data training dan 12 foto data testing. Pengambilan data dilakukan dengan mengambil foto mata ikan setiap 2 jam sekali selama 12 jam menggunakan kamera smartphone dengan format foto “*jpg” yang  kemudian  di  crop.  Foto  tersebut  kemudian  akan  pilah  ke  dalam  kelas-kelas  folder  yang sesuai  untuk  kebutuhan  data  training  dan  data  testing  pada  Github  yang  selanjutnya  akan dimasukkan ke Google Colaboratory sebagai data latih.

## 3.2 Arsitektur CNN
Penelitian  ini  mengusulkan  metode  untuk  deteksi  tingkat  kesegaran  ikan  menggunkaan arsitektur CNN baru. Gambar 1 menunjukan ukuran karnel layer, output dan jumlah parameter.

## Gambar 1 Arsitektur CNN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  dua  layer  konvolusi  beserta  max  pooling  dan  ReLU. Gambar input yang digunakan 25 x 25pixel dengan tiga dimensi warna yaitu rgb. Pada konvolusi pertama  memiliki  ukuran  filter  3  x  3  dengan  tiga  dimensi  warna  sebanyak  16  filter.  Hasil konvolusi pertama menciptakan 23 x 23pixel dengan jumlah 16. Kemudian di lakukan ReLU dan max pooling menghasilkan 11 x 11 dengan jumlah 16. Selanjutnya, dilakukan konvolusi kedua dengan  ukuran  filter  3  x  3  sebanyak  2  filter.  Kemudian  di  lakukan  ReLU  dan  max  pooling menghasilkan 4 x 4 dengan jumlah 2. Kedua lapisan konvolusi tersebut mengggunakan nilai bias. Selanjutnya dikakukan flatten atau mengubah dimensi menjadi 32 x 1.
Hasil  tersebut  selanjutnya  masuk  ke  fully  connected  dengan  dua  kali  layer  dense.  Dense pertama menggunakan 16 x 32 bobot menghasilkan 16 x 1, lalu dilakukan ReLU. Kemudian dense kedua  menggunakan  2  x  16  bobot  dengan  aktivasi  softmax  menghasilkan  2  nilai  yang  akan menjadi nilai akhir untuk digunakan klasifikasi.

## 3.3 Data Training
Proses training dilakukan di Google Colaboratory menggunakan bantuan library Tensorflow. Pada proses training dilakukan berulang sebanyak 500 epoch (Back-Propagation).
Proses training diawali dengan memanggil dataset training dan testing yang telah disimpan di Github  sebelumnya.  Lalu  dilakukan  resize  gambar  menjadi  25  x  25  piksel.  Lalu  dilakukan pembuatan arsitektur CNN. Hasil output pembuatan arsitektur CNN dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Arsitektur CNN Google Colaboratory
Pada Gambar 2 di atas terdapat output shape yang merupakan dimensi  hasil keluaran dari setiap tahapan layer. Sedangkan param merupakan jumlah parameter / bobot filter ditambah bias yang  digunakan  disetiap  layer.  Bobot filter  dan  bias  awal  dalam  training  ini  ditentukan  secara acak, yang mana bobot ini akan diperbarui pada saat training. Pada proses training dilakukan feed forward dan backpropagation sebanyak 500 iterasi / epoch. Backpropagation dilakukan dengan bantuan library tensorflow.
82
Pada proses feed forward, gambar yang telah di resize menjadi 25 x 25 di ambil nilai pixel RGB-nya.  Lalu  dikonvolusi  pertama  dengan  ukuran  karnel  3  x  3  dengan  pergeseran  satu  dan jumlah  filter  sebanyak  16  serta  tahap  ReLU  dan  max  pooling.  Setelah  itu  gambar  dikonvolusi kedua kali dengan ukuran karnel 3 x 3 dengan pergeseran satu dan jumlah filter sebanyak 2 serta melalui tahap ReLU dan max pooling. Hasil konvolusi dua dimasukkan ke dalam baris atau flatten untuk  dilakukan  Neural  Network  pada  Fully  Conected  dengan  dense  pertama  sebanyak  512 parameter.  Selanjutnya  dilakukan  dense  kedua  dengan  parameter  sebayak  32  yang  akan menghasilkan  2  neuron  dengan  aktivasi  softmax.  Lalu  di  hitung  nilai  erornya  dan  dilakukan backpropagation.  Setelah  dilakukan  feed  forward  dan  backpropagation  sebanyak  500  iterasi hingga nilai loss dan accuracy yang diinginkan didapat.
Setelah proses training selesai, dilakukan testing dengan mengggunakan dataset testing yang telah disimpan di Github sebelumnya. Proses testing ini dilakukan untuk mengetahui akurasi dari model yang telah dibuat. Hasil testing yang berupa confusion matrix dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3 Confusion Matrix Testing

## 3.4 Deteksi
Proses  deteksi  akan  dilakukan  proses  satu  kali  iterasi  (epoch)  tanpa  ada  Back-Propagation dalam mencari bobot dan bias terbaik. Proses ini juga biasa disebut Feedforward. Sehingga model bobot yang nanti  dihasilkan saat training digunakan untuk proses testing. Proses deteksi ini sama seperti proses deteksi. Proses pertama  yaitu  proses konvolusi yaitu  ekstraksi citra pertama kali dilakukan  pada  CNN.  Cara  kerjanya  yaitu  dengan  melakukan  penjumlahan    hasil  perkalian disetiap hasil perkalian antara matriks masukan dengan matriks filter atau juga disebut bobot yang digeser dan ditambahkan bias. Untuk perhitungan gambar  akan di kecilkan  ukurannya menjadi 25 x 25 dan kemudian di ambil nilai piksel rgb. Gambar 4 merupakan salah satu contoh gambar citra mata ikan segar.
Gambar 4 Citra Foto Mata Ikan Segar
Setelah  nilai  rgb  citra  didapat,  maka  lakukan  proses  konvolusi.  Untuk  melakukan  proses konvolusi maka dibutuhkan matriks filter  atau bobot. Bobot yang digunakan merupakan bobot
yang didapat dari proses training yang kemudian disimpan dalam format tflite. Filter konvolusi pertama yang akan digunakan adalah matriks 3 x 3 x 3 sebanyak 16 filter dengan stride 1 dan bias yang berjumlah 16. Gambaran proses konvolusi pertama dilakukan dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Proses Konvolusi Pertama
Proses Konvolusi pertama adalah tahap pertama pada ekstraksi citra. Pada gambar 3.9 dapat dilihat filter dikalikan dan digeser keseluruh bagian citra, bergerak dari sudut kiri atas ke kanan bawah. Proses ini dilakukan pada setiap filter di konvolusi pertama yang berjumlah 16 filter. Dari proses konvolusi pertama menghasilkan 16 matriks yang berdimensi 23 x 23.
Nilai  yang  dibutuhkan  pada  penelitian  ini  yaitu  jika  x1  lebih  besar  dari  x2  maka  hasilnya adalah segar dan sebaliknya yaitu jika x2 lebih besar dari x1 maka hasilnya adalah tidak segar. Dari hasil perhitungan di atas didapatkan nilai 0,9967 dan 0,0033 yang berarti ikan segar.

## 3.5 Aplikasi
Program  menu  utama  merupakan  tampilan  pertama  ketika  aplikasi  berjalan,  di  dalam tampilan menu utama terdapat beberapa menu pilihan yaitu, deteksi dengan kamera, deteksi dari galeri, deskripsi kesegaran ikan dan bantuan dan tentang aplikasi. Deteksi dengan kamera untuk mendeteksi  kesegaran  ikan  bandeng  dengan  kamera  smartphone.  Deteksi  dari  galeri  untuk mendeteksi kesegaran bandeng dengan cara mengimpor gambar dari galeri. Deskripsi kesegaran ikan utuk memberikan informasi mengenai ciri-ciri kesegaran ikan bandeng. Bantuan dan tentang aplikasi untuk memberikan informasi cara menggunakan dan cara kerja aplikasi.

## 3.6 Program Deteksi Dengan Kamera
Program  deteksi  dengan  kamera  digunakan  untuk  mendeteksi  kesegaran  ikan  bandeng menggunakan  kamera  handphone  secara  langsung.  Pada  menu  ini  terdapat  satu  tombol  yaitu tombol deteksi. Menu ini juga terdapat fitur flashlight yang hidup secara otomatis ketika cahaya kurang. Untuk mendeteksi dengan kamera klik tombol deteksi, maka gambar akan tercapture dan tampil hasil prediksi di bagian bawah.  Tampilan deteksi dengan kamera  dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Program Deteksi Dengan Kamera

## 3.7 Program Deteksi Dari Galeri
Deteksi  dari  galeri  merupakan  tampilan  untuk  mendeteksi  kesegaran  ikan  bandeng  dengan cara  mengambil  gambar  yang  telah  tersimpan  di  galeri  handphone.  Terdapat  dua  tombol yaitu tombol pilih gambar dan deteksi. Untuk memilih gambar mata ikan bandeng yang ingin dideteksi yaitu dengan klik tombol pilih gambar. Tampilan program dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7 Program Deteksi Dari Galeri

## 3.8 Uji Coba
Pengujian dilakukan pada perangkat Android yang dilakukan setelah melakukan pengujian pada  Google  Colaboratory.  Pengujian  ini  dilakukan  menggunakan  model  hasil  pelatihan  dari Google  Colaboratory  pada  dataset  yang  digunakan.  Model  hasil  pelatihan  tersebut  kemudian diimpor ke dalam folder asset pada file Android Studio yang akan dibuat.

## 3.8.1 Menggunakan Kamera
Pengujian tersebut dilakukan dengan 2 metode, menggunakan cahaya flashlight dan tanpa flashlight dengan 2 jarak yang berbeda yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Hasil Akurasi Penggunaan Kamera No  Akurasi Keterangan Jarak 1 87.5% menggunakan flashlight 5 cm 2 66.67% tanpa flashlight 5 cm 3 29.17% menggunakan flashlight 10 cm 4 66.67% tanpa flashlight 10 cm

## 3.8.2 Menggunakan Galeri
Pengujian dilakukan menggunakan menu deteksi dari galeri dengan mengimpor foto mata ikan yang telah disimpan di galeri. Data uji mata ikan didapat dari 2 ikan bandeng yang diambil citra  foto  mata  ikannya  setiap  2  jam  sekali  selama  12  jam.  Pengujian  diambil  sebanyak  4  kali dengan menggunakan semua mata pada ikan, sehingga 2 ikan bandeng akan didapatkan 4 sampel data gambar. Ikan yang sudah lebih dari 6 jam seharusnya kondisinya sudah menjadi tidak segar jika hanya dibiarkan didalam suhu ruang biasa. Berikut hasil tingkat akurasi segar dan tidak segar pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Akurasi Penggunaan Galeri no  akurasi waktu keterangan 1 100% 2 jam segar 2 100% 4 jam segar 3 50% 6 jam tidak segar 4 100% 8 jam tidak segar 5 100% 10 jam tidak segar 6 100% 12 jam tidak segar
Dari tabel 2 tersebut merupakan hasil akurasi yang dilakukan dari hasil gambar yang diambil pada galeri.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  proses  pengujian  aplikasi  untuk  mendeteksi  kesegaran  ikan  bandeng didapatkan hasil akurasi menu deteksi dengan kamera memakai flashlight dan jarak ± 5 cm yaitu 87,5 %, deteksi dengan kamera tanpa flashlight dan jarak ± 5 cm yaitu 66,67 %,  deteksi dengan kamera  memakai  flashlight  dan  jarak  ±  10  cm  yaitu  29,17  %,  deteksi  dengan  kamera  tanpa flashlight dan jarak ± 10 cm yaitu 66,67 %, dan deteksi dari galeri 91,67 %.
Akurasi  paling  rendah  yaitu  29,17  % didapat  dari  uji  deteksi  dengan  kamera  memakai flashlight dan jarak ± 10 cm. Hal ini menunjukkan bahwa hasil deteksi tidak bagus jika dilakukan dengan jarak smartphone ± 10 cm dari ikan.
Menu deteksi dari galeri menunjukkan nilai akurasi paling tinggi. Dari hasil akurasi yang didapat,  dapat  disimpulkan  menu  deteksi  dari  galeri  adalah  menu  terbaik  untuk  mendeteksi kesegaran ikan bandeng. Dari hasil uji coba probabilitas paling rendah untuk data yang diprediksi benar  pada  menu  deteksi  dari  galeri  yaitu  86,17  %.  Dengan  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan mendeteksi dengan metode CNN dan resolusi 25 x 25 dapat berlajan dengan baik.

## 5. SARAN
Melakukan  pengumpulan  data  dengan  mata  ikan  jenis  lainnya,  sehingga  bisa meningkatkan tingkat akurasi selain citra mata ikan bandeng

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Halim,  C.,  Prasetyo,  H.  (2018).  Penerapan  Artificial  Intelligence  dalam  Computer  Aided Instructure (CAI). Jurnal Sistem Cerdas, 1(1), 50-57. https://doi : 10.37396/jsc.v1i1.6
[2] Suartika, W., Putra, E. (2017). Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)  pada  Caltech  101.  Jurnal  Teknik  ITS  Vol.5  No.1.  https://doi:  10.12962/j23373539. v5i1.15696
[3] Supii,  A.  I.,  Widyastuti,  Z.,  dkk.  (2021).  Pendederan  Ikan  Bandeng  pada  Keramba  Jaring Apung Sebagai Alternatif Pemanfaatan Waduk Palasari, kabupaten Jembrana, Bali. Samakia: Jurnal Ilmu Perikanan, 12(2), 96-102.https://doi: 10.35316/jsapi.v12i2.1001
86
[4] Ramadhan,  M.  D.,  Setiyono,  B.  (2019).  Pengolahan  Citra  untuk  Mengetahui  Tingkat Kesegaran Ikan Menggunakan Metode Transformasi Wavelet Diskrit. J. Sains dan Seni ITS Vol.8 No.1.https://doi: 10.12962/j23373520. v8i1.37715
[5] NURQADERIANIE,  A.  S.,  METUSALACH,  M.,  dkk.  (2017).  Tingkat  Kesegaran  Ikan Kembung  Lelaki  (Rastrelliger  Kanagurta)  yang  Dijual  Eceran  Keliling  di  Kota  Makassar. Jurnal IPTEKS Pemanfaat. Sumber Perikan Vol.3 No.6. https://doi: 10.20956/jipsp.v3i6.3062
[6] RATNA, S. (2020). Pengolahan Citra Digital Dan Histogram Dengan Python Dan Text Editor Phycrarm. Jurnal Ilmiah Technologia Vol.11 No.3. https://doi: 10.31602/tji.v11i3.3294
[7] Saprudin,  Amalia,  R.,  dkk.  (2021).  Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Metode  Random  Forest dan Sequential Minimal Optimization (SMO). Jurnal Sitem dan Teknologi  Informasi. Vol.9 No.2. https://doi :10.26418/justin. v9i2.44120
[8] Nugroho,  P.  A.,  Fenriana,  I.  (2020).  Implementasi  Deep  Learning  Mengggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Pada Ekspresi Manusia. Jurnal Algor Vol.2 No.1
[9] Sugiarto, W., Kristian, Y., dkk. (2018). Estimasi Arah Tatapan Mata Menggunakan Ensemble Convolutional  Neural  Network.  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi,  7(2),  94-101. https://doi: 10.34148/teknika.v7i2.126
[10]  Geraldy,  C.,  Lubis,  C.  (2017).  Pendeteksian  dan  Pengenalan  Jenis  Mobil  Menggunakan Algoritma You Only Look Once Dan CNN. Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol.2 No.1.https://doi: 10.24912/jiksi. v8i2.11495
[11]  Prof.  Bhairnallykar,  S.,  Prajapati,  A.,  dkk.  (2020). Convolutional  Neural  Network  (CNN) untuk Deteksi Gambar. Jurnal Rekayasa dan Teknologi Vol.7 No.11
[12]  Pangestu,  M.  A.,  Bunyamin,  H.  (2018).  Analisis  Performa  dan  Pengembangan  Sistem Deteksi  Ras  Anjing  pada  Gambar  dengan  Menggunakan  Pre-Trained  CNN  Model.  Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol.4 No.2. https://doi: 10.28932/jutisi.v4i2.828